Google anuncia projetos que terão US$ 500 mil para pesquisa na América Latina
Por Roseli Andrion • Editado por Claudio Yuge |

Os projetos de pesquisa e inovação vencedores da 9ª edição do Latin American Research Awards (Lara), do Google, foram anunciados nesta quinta-feira (10). O prêmio vai distribuir cerca de US$ 500 mil (R$ 2,6 milhões) para 24 projetos, 14 deles no Brasil. Há, ainda, trabalhos da Argentina (3), do Chile (3), do México (2), do Peru (1) e do Uruguai (1).
Para doutorado, as bolsas mensais são de R$ 6,3 mil (US$ 1,2 mil) para o aluno e R$ 3,9 mil (US$ 750) por mês para o orientador. Em pesquisas de mestrado, são R$ 3,9 mil (US$ 750) mensais ao aluno e R$ 3,5 mil (US$ 675) por mês ao orientador.
Além de promover a inovação e a pesquisa científica, o Lara busca estimular o espírito empreendedor e fortalecer a relação entre o Google e a academia. Desde 2013, quando foi criado, o programa premiou 183 projetos de pesquisa que com cerca de US$ 4 milhões (R$ 21 milhões).
Nesta edição, um dos destaques é a busca por soluções relacionadas à covid-19 e seu impacto no dia a dia. “Um dos objetivos do Lara é valorizar o trabalho de pesquisa que busca soluções para problemas que afligem a sociedade e têm grande impacto social”, afirma Berthier Ribeiro-Neto, diretor do Centro de Engenharia do Google na América Latina.
Uma das novidades da edição é a categoria Diversidade, Equidade e Inclusão (DEI), que destaca o uso da computação para diminuir brechas sociais e de gênero. “Estamos felizes de apoiar iniciativas de DEI, já que diversidade faz parte do dia a dia do Google: de como nossos produtos são desenvolvidos até como construímos nossas equipes de trabalho.”
Google premia projetos em saúde
Entre as propostas brasileiras premiadas nesta edição, metade é da área de saúde. Elas vão do estudo do desenvolvimento de teste não-invasivo para o diagnóstico de covid-19 até o uso de inteligência artificial para combater o Alzheimer.
Em outros segmentos, há trabalhos de investigação de compartilhamento de conteúdo tóxico em mídias sociais na categoria de DEI, e de criação de ferramentas para detectar e prever mudanças na biodiversidade brasileira e monitorar o impacto de ações danosas nas florestas com inteligência artificial.
Os alunos premiados podem, ainda, se candidatar ao "Programa de Pesquisa do Google para Alunos". Os participantes podem colaborar de forma direta e passar uma temporada como estagiário com pesquisadores do Google em escritórios na América do Norte.
Veja, a seguir, quais são os projetos brasileiros premiados pelo Lara 2021:
Projeto | Autor | Instituição |
Compartilhamento de Conteúdo Tóxico em Plataformas de Mídia Social: Análise Orientada à Rede e Aplicações Potenciais | Jussara Almeida e Gabriel Nobre | UFMG |
Aplicação baseada no estudo randômico de metástases cerebrais em pacientes com câncer de pulmão para a predição de biomarcadores e a melhora de fatores prognósticos | André Fujita e Vinicius de Carvalho | USP |
Análise de vasos sanguíneos além da segmentação: desenvolvimento de abordagens flexíveis e explicáveis para caracterizar a morfologia da vascularização | Cesar Comin e Matheus Viana da Silva | Ufscar |
Combatendo a doença de Alzheimer por meio de inteligência artificial explicável | Anderson Rocha e Flávia Azevedo | Unicamp |
A busca pela generalização em pequenos conjuntos de dados médicos | Sandra Ávila e Levi Chaves | Unicamp |
Estendendo o Papel dos Clusters de Palavras Semânticas em Tarefas de Processamento de Linguagem Natural | Marcos Gonçalves e Felipe Viegas | UFMG |
Um reforço na detecção de mudanças ambientais para vigiar as florestas e apoiar ações sustentáveis | Ricardo Rios e Brenno Alencar | UFBA |
Eficiência de CPU escalável e alta para cargas de trabalho de datacenter sensíveis a latência | Marcos Augusto Vieira e Jean Henrique Ferreira | UFMG |
Uma estrutura robusta e explicável baseada em QIF para avaliar os riscos de privacidade de grandes dados | Mario Alvim e Gabriel Henrique Nunes | UFMG |
BioAutoML: Engenharia automatizada de recursos para classificação de sequências biológicas | André Carlos Ferreira e Robson Bonidia | USP |
Aprendendo a combinar imagens de objetos deformáveis | Erickson Nascimento e Guilherme Potje | UFMG |
Classificação automática e interpretável do eletrocardiograma de 12 derivações | Wagner Meira Júnior e Derick Matheus Oliveira | UFMG |
Detecção automática de falsificações de imagens científicas | Anderson Rocha e João Cardenuto | Unicamp |
Deep Learning em espectroscopia molecular salivar: um teste sustentável, rápido e não invasivo para o diagnóstico de covid-19 | Murillo Carneiro e Anísio Santos | UFU |